大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段，处理的数据量是TB级，甚至是PB或EB级的数据，是传统数据处理手段无法完成的，大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等，汇集的是IT最热门、最流行的IT技术，大数据是机器学习、深度学习、AI等尖端可以领域的基础架构。
大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
虽说人生没有白走的路，新的一年来到，会的还是原来的知识，人的身价就摆在那里，无论怎么折腾，也不会拿到更好的offer。所以在年轻还有拼劲的时候多学学知识，寻找自身的不足，查漏补缺非常重要。**今天小编给大家带来的是绝对的干货！以下是我自己这些年爬过的那些坑。在大数据开发这一块来说还算是比较全面的吧！废话不多说，直接上干货！
参考链接：https://blog.csdn.net/lmseo5hy/article/details/79542571
大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样，往往能表现出更为客观、理性的一面，数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。
大家好，非常荣幸能够和大家一同分享大数据领域相关的经验。首先简单的自我介绍一下，大家可以叫我小朱，之前从事JavaWeb开发，后来转为大数据开发，目前从事大数据培训，那我今天的主题主要是和大家分享如何踏入这一领域，以一个开发者的身份以及一个初学者的身份如何去进行规划和学习。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据仓库工具无法处理完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。
本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive
又是一年乍暖还寒，春天的风迎面而来，凉意中夹杂着些许温暖。哦，你知道，是春天来了。就像那年的实习期，在挥手告别的毕业季，定格在了那年的七月。
本系列主题是大数据开发面试指南，旨在为大家提供一个大数据学习的基本路线，完善数据开发的技术栈，以及我们面试一个大数据开发岗位的时候，哪些东西是重点考察的，这些公司更希望面试者具备哪些技能。
0x00 前言 本篇总结一下自己对大数据算法认知的过程。正文包含两部分：自己对算法的认知过程和对大数据算法的理解。 写这篇博客的原因有很多，总的来讲有下面几点： 自己在算法的路上一直懵懵懂懂，现在刚刚有了一点点头绪，赶快做个记录。 梳理清楚自己的思路，后续会有一个算法学习的一到两年的计划，这算是个引子。 谈起算法大家都只会想到经典算法和机器算法，除此之外还有很多有意思的算法，特别是为了解决大数据量问题的算法，这些很容易被忽略掉，但是我认为这才算是大数据算法。 0x01 认知过程 1. 算法没什么用 刚入坑的
在企业的日常运营中离不开数据分析，各类数据的的汇总、整合分析和研究对于企业的发展和决策都起着不可或缺的作用。对于数据量小的型企业来说，做数据分析用Excel就够了，但是对于数据量大的企业，Excel就显得不那么适用了。许多中大型企业选择BI软件解决大数据分析问题。BI软件可以对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工处理、分析挖掘与可视化展现，满足各种数据分析应用需求。笔者整理了一些好用的大数据分析BI软件，以供大家参考。
大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略，微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码，可见，大数据技术在当今乃至未来的重要性！
写作本系列文章的背景是我们要在大数据平台/企业数据湖场景下给出中心化的用户身份认证方案。此前，我们实现过Windows AD + Kerberos的集成方案，由于Windows AD是LDAP和Kerberos的双重实现，这种天然优势使得Windows AD可以实现真正意义上的（大数据集群的）Kerberos账号与企业用户账号的统一管理。当我们想在OpenLDAP + Kerberos上实现同样的目标时，发现这一领域的知识与方案琐碎而凌乱，缺少统一连贯，脉络清晰的讲解，在经过大量技术调研和系统梳理后，我们特别撰写了本系列文章，希望可以借此将这一话题全面彻底地阐述清楚。本系列由三篇文章组成，将沿着“如何集成OpenLDAP与Kerberos实现统一认证管理”这一主线推进，在实现过程中会详细介绍使用到的技术和原理并给出完备的执行脚本用于实际环境的搭建。我们假设读者已经具备OpenLDAP和Kerberos的基本知识，不再对两者进行单独介绍。
1. Kafka的作用 在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。有没有一个系统可以同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）？这就需要kafka。Kafka可以起到两个作用： 1、降低系统组网复杂度。 2、降低编程复杂度，各个子系统不在是相互协商接口，各个子系统类似插口插在插座上，Kafka承担高速数据总线的作用。 2. Kafka产生背景 Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统，它主要用于处理活跃的
各位同学对于大数据编程语言知道多少呢？今天加米谷带着大家一起来看看常见的3种大数据编程语言，一起来看看他们的功能与特征。
说到个人知识管理，在之前通过网络查询了一些资料，定义看起来让人蠢蠢欲动，作用是能快速找到自己收藏的文档。每个人或多或少都必须的有一些文件管理的习惯，管理就是一种习惯，利用专业的软件可以更容易的养成个人知识管理的习惯。当不小心清空了自己收藏了6年的浏览器收藏夹，“幻想”有一款软件，让我们在查找自己之前保存的资料的时候可以不用太费力气，不至于打断自己的思路，不影响自己的工程进度。
曾记得我在读研的时候，参加了中国统计年会（2013年），在会上很多领域内的专家都谈及了大数据一词，然而那个时候的我并没有那么敏感。短短5年过去了，大数据行业发展之迅速，技术迭代之成熟，迫使自己不断地学习新的技能。对于大数据领域，有哪些必备技能需要掌握呢？
分布式并行编程可以大幅提高程序性能，实现高效的批量数据处理。分布式程序运行在大规模计算机集群上（廉价的服务器），可以并行执行大规模数据处理任务，从而获得海量的计算能力。因此目前常用的大数据软件都可以部署在分布式计算环境种。
大数据相关的岗位近年来增长不少，有不少朋友都在转这个方向，下面是最近整理的大数据技术知识库，供大家参考：
c语言提供内存动态分配的函数有：malloc、calloc、realloc，在使用这些函数时必须包括其头文件，分别为：<malloc.h>、<stdlib.h>、<alloc.h>
过去的十年，是基于深度学习的「AI 大飞跃」，各类创新算法的迸发不断带来新的焦点，算法突破成为 AI 研究者的集中攻坚地。
视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
要说什么是大数据我想大家多少已经有所了解了，很多落地的案例已经深入到了我们的生活中。大数据具有数据量大、数据类型丰富复杂、数据增长速度快等特点，一切的数据分析必须建立在真实的数据集上才会有意义，而数据质量本身也是影响大数据分析结果的重要因素之一。
说在前面的话 此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础： 视频方面： 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面： 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础： 视频方面： （1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
云戒说技术：Linux、Python、大数据、Hadoop、Spark、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、安全、Mac、Emacs； 云戒说生活：工作、生活、人生、佛法、易学、创业。 天善智能社区博客专栏 https://ask.hellobi.com/blog/oyea9le
做大数据有几年了，这些年耳濡目染了一些大数据管理平台的使用，但是或多或少使用起来，都不怎么方便，所以决定自己来实现一个简单的大数据平台
第一阶段-语言基础（15天） python基础语法 python字符串解析 python时间和日历 python文件操作，数据处理 python界面编程 python面向对象高级语法 命名空间和作用域应用案例分析 项目：图形界面实现数据查询、python实战2048、语音对话开发、语音控制开发 第二阶段-语言高级（15天） python处理txt，csv，pdf，jsons python平台迁移linux python常用第三方库 python发送邮件 python发送短信 python高级语法 python正则表达式 python网络编程 python系统编程 python pyGame python Office办公自动化 python 数据库开发 jpython简介 项目：高并发数据查询、简单邮箱爬虫、多线程网络爬虫、python飞机大战 第三阶段-全栈前段（20） HTMP-HTML5 CSS-CSS3 JavaScript JQuerry JQuerry EasyUI jQuery Mobile Bootstrap PhotoShop 第四阶段-全栈后端（35天） linux网站配置 Python Github 项目代码管理和项目开发流程敏捷、代码重构、测试驱动开发、自动化 Python网站框架Django开发 Python网站框架Flash开发 Pythonn web server框架Tornado开发 RESTful接口开发 Python全栈后端项目：学校管理系统、移动Twitter、聊天室 第五阶段-linux自动化（14天） linux指令实战 linux shell指令实战 linux运维自动化实战 系统基础信息模块 业务服务监控 定制业务质量报表 python与系统安全 运维常见工具 python运维阶段项目 linux系统安全审计 第六阶段-KaliLinux（3天） Klilinux简介 Kliliux信息收集 Kalilinux漏洞分析 Kalilinux数据库评估 Kalilinuxweb评估 Kalilinux密码破解 Kali linux无线安全 Kali linux嗅探欺骗 Kali linux权限维持 Kali Linux社会工程学 项目:Python FTP 网络,ZIP等等密码破解 ， Python密码字典生成 第七阶段-数据分析(14天) numpy数据处理 pandas数据分析 matplotib数据可视化 scipy数据统计分析 python金融数据分析 项目：美国各州人口数据分析、美国大候选人政治献金解密、天气数据分析与可视化 第八阶段-人工智能（7天） 机器学习基础知识简介 KNN算法 线性回归 逻辑斯蒂回归算法 决策树算法 朴素贝叶斯算法 支持向量机 聚类k-means算法 项目：预测年收入、自动脸补全、使用聚类手写数字识别 第九阶段-大数据（7天） Hadoop HDFS Hadoop Mapreduce python Spark编程 spark推荐系统引擎 spark Mlib 项目：IMDB电影大数据分析、漫威英雄关系分析、巴尔的磨房产数据分析 第十阶段-项目实战（25天） 分布式爬虫+elasticsearch打造搜索引擎 微信公众号平台 在线教育平台 1688电商网站 清华大学ERP系统 链家房产网 B/S自动化运维平台 大数据分析 人工智能深度学习tensorflow项目
运维行业正在变革？推荐阅读：30万年薪Linux运维工程师成长魔法 转眼间，时间已进入 农历2018 年新年，2018 年又会有哪些新的趋势？OMGUbuntu 对 Linux 今年的发展做了八个预测，看看你是否赞同： 预测一：Ubuntu 18.04 LTS 将成为 Ubuntu 史上最受欢迎的版本 Ubuntu 18.04 LTS “Bionic Beaver”（仿生河狸） 是一个有着许多改变的版本，不管对于新用户还是老用户来说，都有惊喜。 预测二：Snap 格式将得到更多软件供应商的支持 Snap
每天都会有很多小白在社交平台上问我：“青牛没有基础可以学习大数据吗？能不能学的懂啊？我不懂java可以学大数据吗？”，针对这些基础性的问题，我写了这篇文章，希望能够帮助到所有想学大数据技术的人们。 学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 📷 Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
分享Java与大数据知识，基于自己大数据开发学习之路遇到的问题探讨，欢迎各位读者指教！
·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME
文|指尖流淌 前言 关于时下最热的技术潮流，无疑大数据是首当其中最热的一个技术点，关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬，但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案，更有很多数据相关的项目比如弄几张报表，写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”，当然了，时下热门的话题嘛，先把“大数据”帽子扣上，这样才能显示出项目的高大上，得到公司的重视或者高层领导的关注。 首先，关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着。目前，关于大数据项目可以真正
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤，如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半，起码不用为了基础语言的学习而恼火了。
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
【IT168 编译】本文是《R编程语言》中一个系列的第二部分。在第一部分中，我们探索如何使用R语言进行数据可视化。第二部分将探讨如何在R语言中获取数据并进行分析。 如今，想要购买一部手机已成为
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
大数据 大数据是一种现代云基础架构，它包含了多种与其他人连接和共享信息的方法。它推动了“物联网”的发展，如通过社交网站连接人、通过共享朋友或网络来寻找人们之间互相认识的可能性。大数据的背后运行着人工智
再更一篇技术杂谈类的文章。。。粉丝甲：所以这就是你拖更系列文章和视频的理由吗？？？粉丝乙丙丁：就是！就是！都断更多久了？我：咳。。。最近杂事缠身，还望恕罪！下面是食用须知：
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它
学习要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础Java开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习，具体可以按照如下体系：
前言 大家好,我是程序员Manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 前两天有学妹私信我说,她已经上完大一,大数据专业的,只学过大数据导论,问我大
大数据作为一个新兴的热门行业，吸引了很多人，但是对于大数据新手来说，按照什么路线去学习，才能够学习好大数据，实现从大数据菜鸟到高手的转变。这是很多想要学习大数据的朋友们想要了解的。
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